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Mapreduce是一種適用于大數據處理的重要并行計算框架，通過在大量集群節點上并行執行多個任務，極大地提高了數據的處理性能。然而，由于中間數據需要等到 Mapper任務完成之后才能被發送給 Reducer任務，由此導致的大量傳輸延遲成為 Mapreduce框架性能的重要瓶頸。為此，文中提出了一種面向 Mapreduce的中間數據傳輸流水線優化機制，將有效計算與中間數據傳輸解耦，以流水線的方式重疊執行各個階段，有效隱藏數據傳輸開銷。文中還給岀了中間數據傳輸流水線執行機制和實現策略，包括流水線劃分、數據細分、數據歸并和數據傳輸粒度等。在公開數據集上對所提中間數據傳輸流水線優化機制進行了評價，當 Shuffle數據量較大時，該優化機制比默認框架的整體性能提高了60.2%。
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